BI与报表的区别在哪里

乐多 问答 2022-04-17 00:53:22 阅读(...)

报表工具可以用来制作各种数据报表、图形报表,展示数据,BI是一套完整的解决方案,它的重点在于数据分析,帮助企业从不同视角看数据,最大程度地挖掘出数据背后的价值,帮助企业做出最佳的决策。

报表,就是用表格、图表等格式来动态显示数据。市面上有一些报表工具,它们可以用来制作各种数据报表、图形报表,展示数据。BI,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策,它的重点在于数据分析

BI 商业智能

传统报表:首先是业务人员提出报表需求,由统计人员将企业中存在于不同系统的数据进行统计,再由 IT 部门人员出具报表。所以,报表主要面向业务人员、统计人员和 IT 开发人员,一个报表的生成,需要三个部门的人员参与、配合。

商业智能 BI:而 BI 与报表有很大的不同,BI(数据分析)主要面向业务人员,一个报表的生成,仅仅需要业务人员进行简单的拖拉拽即可生成,操作简单、侧重分析。相比报表而言,节约了人力成本、系统自动取数、计算,准确性更高。

报表与 BI 的区别

  1. 报表呈现的是二维信息,缺少交互分析;BI 可实现多维分析,实现智能数据挖掘。
  2. 报表难以发现数据间潜在的规则;BI 能够模拟分析,获得最优化方案。
  3. 报表展示过去,聚焦不明显;BI 卓越洞察,推演未来变化及影响。
  4. BI 支持数据可视化,帮助企业更快、更有效地查看和理解数据。能够实现许多报表无法快速完成的任务,让数据成为一种宝贵的资产,帮助企业从不同视角看数据,最大程度地挖掘出数据背后的价值,帮助企业做出最佳的决策。

BI 能输出的可视化内容

  1. 静态报告:来自业务数据的固定数据视图,Excel 表格或 Word 报告等形式。
  2. 交互报告:用于动态列表,过滤结果和条件突出显示等,穿透钻取查看关键指标。
  3. 主题看板:打包各种主题分析,从宏观到微观,从综合到细节,为决策者提供更直接的数据展示。
  4. 移动报告:实时监控经营绩效、跟踪业务流程,快速响应决策需求。
  5. 智能报告:深度挖掘数据价值,实现智能预警、预测、高级计算等功能,成为企业靠谱的“占卜师”。

企业数据化转型 4 个发展阶段

1.Excel 阶段:这个阶段属于纯劳动力密集型的数据分析,数据分析师还被行业内戏称为“表哥表姐”;Excel 确实功能强大,但在数据分析上的局限性也非常明显,当数据量达到 5 万、10 万时就会非常卡顿,更承担不了多表关联等数据清洗这样的工作。

2.报表系统阶段:报表系统一般是会进行模型设计,把数据套用进相应的模板通过前端的图表来展示。能够实现固定报表的自动化,例如日报、周报、月报这样重复性报表的数据查询。但在响应业务变化进行底层模型的调整、以及在实时获取有效信息等方面都无法进行有效支持。

3.传统 BI 阶段:主要面向 IT 和专业的数据分析师,企业只有 5%左右的专业人士能进行自主分析。且部署开发周期长,需进行整体的架构设计,各个模块均需进行技术开发;有了数据之后也难以给予业务上的指导,以分析历史数据为主,无法支持动态更新。

4.智能 BI 阶段:面向不具备 IT 背景的业务人员,比传统 BI 更灵活易用,一定程度上摆脱了对 IT 部门的大幅度依赖。通过自主分析实现业务探索,通过实时追踪实现业务预警,以及一些偏 AI 化的智能应用,真正实现“人人都是数据分析师”的愿景。

BI 选型需要关注要点

轻量型:很多 BI 平台重在开发,对研发资源的要求高且对接慢,后期维护繁琐。如果企业没有相应的资源支持,建议选择轻量的平台,能够快速上手,维护成本低。

方便易懂:数据分析的结果最终是要赋能业务端,但是业务端用户尚缺乏专业的数据分析能力,建议对 BI 的选择要考虑产品的易用性和学习成本。

创新灵活:我们很难预估未来数据分析需要什么样的程度,所以在选择之前一定要足够考虑 BI 平台的创新能力,例如是否有异常检测、智能诊断、AI 预测引擎、算法扩展等功能模块。

报表系统进行数据分析已经落后于时代趋势,需要通过更具生产力的 BI,乃至智能 BI 来实现“业务主导的自主分析模式”。

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